基于信息熵的属性约简

摘要：

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式.根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性.然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了提出的两种新的信息熵与条件信息熵的约简,从而为基于信息熵的属性约简提供了参考.

关键词： Rough sets Information entropy Condition information entropy Fuzzy entropy Attribute reduction

作者: 张清华 肖雨

作者单位: 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆400065;重庆邮电大学数理学院 重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆400065

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 28-28

在线出版日期: 2012-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）